#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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学习
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html
mnist（手写数字）为数据源，初级训练版本
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import tensorflow as tf 
import input_data

#---------------加载数据
mnist = input_data.read_data_sets("mnist/data/", one_hot=True)

#-----------------设置变量--------------------------
x=tf.placeholder("float",[None,784])  #placeholder 创建的对象不是一个特定值，只是一个占位符
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))   #权重  Variable 表示一个可被修改的张量
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))       #偏置

#-----------------定义模型--------------------------
y= tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)  #定义模型

#-----------------模型评估----------------------
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评估模型好坏，称为成本（cost）或损失（loss），交叉熵
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y_ = tf.placeholder("float",[None,10])  #预测值
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))  #计算交叉熵  预测值和真实值比较
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)  #定义优化算法   梯度下降算法以0.01学习速率最小化交叉熵

#-----------初始化创建变量
init = tf.global_variables_initializer()    #TensorFlow新版本调整

#----------启动模型
sess = tf.Session()  #普通创建session模式

sess.run(init)

#----------训练模型，模型循环1000次
for i in range(1000):
    batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)  #随机抓取数据中100个批处理数据点，把它作为参数替换之前的占位符运行train_step
    sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})

#-----------评估模型
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tf.argmax 返回某个tensor对象在某一纬上的其数据最大值所在的索引值
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correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print("成功率:",sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels})) #模型在测试集上正确率